\chapter{AI快速求解三体问题}
\section{AI快速求解三体问题}
https://www.ofweek.com/ai/2019-12/ART-201700-8500-30420542.html

三体问题”是否真的无解？

2019-12-0515:40
来源：
OFweek人工智能网

17世纪时牛顿就提出了三体问题，采用简单的方法预测三个围绕彼此旋转的天体运动路径让物理学家大伤脑筋，伴随科技的发展，使用人工智能技术，即刻便可解决这一问题。我们先来了解一下什么是三体问题？
三体问题（three－bodyproblem）是天体力学中的基本力学模型。它是指三个质量、初始位置和初始速度都是任意的可视为质点的天体，在相互之间只有万有引力的作用下如何运动。三体问题不能得到解析解，现只研究了几种特殊情况。三体问题最简单的一个例子就是太阳系中太阳、地球和月球的运动。在浩瀚的宇宙中，星球的大小可以忽略不计，所以我们可以把它们看成质点。如果不计太阳系其他星球的影响，那么它们的运动就只是在引力的作用下产生的，所以我们就可以把它们的运动看成一个三体问题。研究三体问题的方法大致可分为分析方法、定性方法、数值方法三类。

19世纪末的物理学家亨利·庞加莱在当时曾研究后给出结论：三体问题无解。准确地来说，是数学上非线性，无解析解，只有数值解。但是在计算数值解的过程中，初始的微小误差会被不断放大，以及计算叠加过程中本身的计算误差，从而导致最终无法获得一个稳定的数值，从而无法预测三体的运动状态，结果是混沌。

2015年Brutus积分器被开发出来，可以按任意精度计算出任意N体问题的近似收敛解。但是，迭代计算随着精度的不断提高和模拟时间的增长，需要在内存中保留的数字精度呈指数级增长，并且计算的步长需要进一步缩小，往往需耗费长时间才能完成计算。

随着科技的发展，研究人员决定尝试一种规律识别类型的人工智能—神经网络，它大致模拟了大脑的运作机制。神经网络在具备预测能力之前，必须先通过输入大量数据进行深度学习，研发团队采用Brutus软件生成了9900个简化版的三体问题情境，用于训练神经网络。随后使用5000个新情境对神经网络进行测试，判断其能否精确预测出这些场景的演变轨迹。结果显示预测结果不仅与Brutus非常接近，并且转瞬间便可完成计算。相比之下Brutus的平均计算时间需要花费120秒。

采用穷举法的Brutus程序计算较为迟缓，需要对天体轨迹的每一小步进行运算。神经网络仅需要分析由这些计算产生的运动轨迹，并从中归纳出相应规律，借此预测系统未来的演变结果。这套神经网络系统若能正常运作，得出答案的速度将达到前所未有的水平。对于“引力波如何形成”等更为深层的问题研究就可提上日程了。

这套算法目前处于概念验证阶段，它目前只能按规定时长运行，无法提前预知某个情境需要多久才能完成演化。对于规模更大、更复杂的预测，需要Brutus生成大量数据后“神经网络”进行深度学习，耗时长，费用高昂是该系统的拦路虎。

目前研究团队预计将Brutus程序与“神经网络”融合使用，神经网络仅负责复杂计算的模拟部分。AI应用在天体的运行问题中已逐渐可行，将来会在天文学科中发挥更重要的作用。
\section{用时不到一秒，困扰人类的三体问题被解开，AI太强大了}
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1652043834090578158\&wfr=spider\&for=pc

奇点使者发布时间：2019-12-0809:03优质原创作者
审核-小文

宇宙对于人类来说，无疑是神秘的，因为宇宙中存在的各种各样的现象，都是目前人类科学无法做出解释的。有时候我们仅仅是看到了一些表象，便自以为了解了宇宙，但是却想不到这些表象之下隐藏着的诸多奥秘。

就举个简单的例子吧，比如说我们看到的太阳是东升西落的，但在这东升西落的表象下，隐藏着地球和太阳之间的引力关系，包括地球的自转公转原因等一系列秘密。而为我们熟知的“三体问题”，就困扰人们多年。

可能也有人不清楚，“三体问题”是什么？简单来说，就是在一个三维空间里面放置3个质点，并给它们设定初始位置和初始速度，然后研究它们在只有万有引力的作用下，到底是怎么样进行运动的。

显然，这样的理想状态是不存在的，因为宇宙中有大大小小各种天体，这些天体之间都互相存在引力。不过，除非是在不考虑其他星球引力的影响的情况下，那么太阳系中的太阳、地球和月球的运动，倒是可以看成一个三体问题。

在三体问题中，每个天体在受到另外两个天体万有引力的作用下的运行方程是三个二阶常微分方程。所以三体问题中的三个天体运行方程就是十八阶方程，意思就是说，必须要得到18个积分才能得到完全解。

说起来好像很简单，但是要解开这个方程式就不是那么容易了。就目前我们的研究水平而言，我们只能得到三体问题中的16个积分，还达不到18个积分，所以想要解开“三体问题”，短时间来看是不太可能的。

随着科学技术的发展，计算机的普及应用，我们可以用软件来计算“三体问题”。有一种名为“布鲁图斯”的程序，每次计算都需要花费数周甚至更久才能完成计算。当然这和之前相比较的话，也算是一个大迈步了，虽然速度慢了点，但毕竟还是可以计算“三体问题”。

近年来，人工智能AI技术发展迅速，科学家们也开始将AI技术应用于各种科研实验中来，那可以想到，科学家们也开始使用AI技术来解决“三体问题”，而且令人想不到，计算速度非常快，只需要短短1秒钟内就已经完成计算！

这一种AI技术是模拟我们大脑的工作方式，就是我们常说的人工智能。这样的算法速度非常之快，比我们之前所用的“布鲁图斯”程序快了将近1亿倍！研究人员使用AI技术对三体问题进行了测试，预测了5000种情况。结果表明，使用AI技术所取得的研究成果跟使用“布鲁图斯”程序的结果非常相近。

测试结果已经很明显了，在解决三体问题中，AI技术优势很明显。但研究人员认为这两种计算是存在差异的，因为“布鲁图斯”程序对天体运行的每一个轨迹都进行计算，而AI技术则是从众多运行轨迹中计算出一个运行模式，然后预测接下来的运行轨迹。

因此，AI技术也还处于概念验证阶段，不过未来，我们会还会遇到更多的关于宇宙的难题，虽然AI技术还不能直接运用到天体的运行问题中，但我们现在已经看到了它的可行性，相信未来，AI技术会发挥很大的作用。
\section{人工智能0.001秒破解三体问题}
https://xw.qq.com/cmsid/20191106A0NEIM00

人工智能0.001秒破解三体问题，三体舰队可以彻底滚回老家了！

徐德文5分钟科学频道
2019-11-0620:38

三体问题是指三个可视为质点的天体，其质量、初始位置和初始速度可以是任意值，相互之间在万有引力作用下的运动规律问题。两个天体之间引力作用下的运动轨迹，用牛顿定律就可非常容易地计算出来，但一旦加入第三个，情况就非常复杂，除了几种特殊场景外，其它都不能精确求解。即使其中一个极小，无法对其它两个天体造成可见的干扰，但长期下来，也会影响整个系统，使之变得无比混乱，大数学家庞加莱因之而发现了混沌理论，也就是现在所说的蝴蝶效应——你在沙发上打个呵欠，空气振动的效应不断传开，三个月后就可能在纽约引发一场暴风雨。

此前在2015年，科学家们提出了一种名叫Brutus的先进算法，可以求解三体乃至N体问题任意给定精度的近似收敛解，然而精度越大，计算机模拟计算的时间也会呈指数级增长，导致系统不堪负担，数周甚至数月才能完成计算。这次研究人员花了10天时间，利用传统方法生成了9900个简化的三体方案训练数据集，以及100个验证数据集，然后让深度人工神经网络（ANN）进行学习，之后用神经网络对5000种三体演化模式进行了测试。结果表明，神经网络计算的结果与Brutus的结果非常接近，而且以固定的时间0.001秒钟就完成了，这比Brutus算法整整快了10万倍到1亿倍！

根据剑桥大学生物统计学家克里斯·弗利的说法，Brutus解决问题靠的是“蛮力”，对天体轨迹的每一小步都要进行计算；而AI神经网络靠的是“巧劲”，它只查看这些计算产生的运动，推断它们的运动模式，借此预测未来的发展。研究人员认为，这个神经网络可以用更复杂的场景进行训练，包括解决五体问题，对了解恒星团的运动和更广泛的宇宙演化具有非常大的作用，科学家们甚至可以借此研究引力波的形成。